Python 人工智能实战：语音识别

最新推荐文章于 2024-09-20 21:41:26 发布
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分类专栏： AI实战 MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 Python实战 文章标签： 大数据 人工智能 语言模型 AI LLM Java Python 架构设计
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本文介绍了语音识别的基础知识，包括声音、音频、音素与音节的概念，以及MFCC特征提取。讲解了分帧、短时傅里叶变换、Mel滤波器BANK等核心步骤，并探讨了未来发展趋势，如模型准确性提升、多音字识别和模型压缩等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.背景介绍

语音识别(Speech Recognition)是一个自然语言处理中的重要任务。它是将声波或模拟信号转换为文字或者音频的过程。在移动互联网、智能手机等场景下，语音交流已成为一种普遍存在的现象。基于对人类语音的嗅觉特性，语音识别技术的应用已经涉及到了从人机交互到机器人与语音助手等多个领域。本文将结合计算机视觉中经典的人脸检测、多模式匹配以及深度学习等技术，介绍如何利用Python进行语音识别。

2.核心概念与联系

声音、音频、音素与音节

首先，我们需要搞清楚什么是声音、音频、音素与音节。

  • 声音：指的是通过特定传播途径传输而来的生物学声音，由不同的音源发出，经过时间上的改变而变成不同的信号。
  • 音频：声音的电气信号表示。
  • 音素：中文汉语中一个音的最小基本单位，即声母、韵母、介词等组成一个音节。
  • 音节：指的是两个音素之间的一段连续音符。

    MFCC与MFCC特征

  • Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)* 是用来描述音频的一种特征提取方法。它能够捕获语音中的高阶信息，提升语音识别的性能。下图展示了MFCC特征
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